Implémentation d'un modèle de réseau neuronal C++ dans l'intelligence artificielle financière

C++ est adapté à la mise en œuvre de réseaux de neurones en raison de ses excellentes performances et de sa gestion de la mémoire. Les modèles de réseaux neuronaux peuvent être créés à l'aide de bibliothèques de réseaux neuronaux telles que TensorFlow ou Eigen, comprenant des couches d'entrée, des couches cachées et des couches de sortie. Les réseaux de neurones sont formés via l'algorithme de rétropropagation, qui implique une propagation vers l'avant, des pertes de calcul, une rétropropagation et des mises à jour de poids. Dans le cas pratique de la prévision du cours des actions, vous pouvez définir des données d'entrée et de sortie, créer un réseau neuronal et utiliser une fonction de prédiction pour prédire les nouveaux cours des actions.

Implémentation du modèle de réseau neuronal C++ dans l'intelligence artificielle financière

Introduction

Le réseau neuronal est une partie importante de l'intelligence artificielle financière et est utilisé pour prédire les tendances du marché, optimiser les portefeuilles d'investissement et détecter la fraude. Cet article présente comment utiliser C++ pour implémenter et entraîner un modèle de réseau neuronal, et fournit un cas pratique.

Bibliothèque C++ et réseaux neuronaux

C++ est bien adapté à la mise en œuvre de réseaux neuronaux en raison de ses hautes performances et de ses capacités de gestion de la mémoire. Il existe diverses bibliothèques de réseaux neuronaux C++ disponibles, telles que :

• TensorFlow
• PyTorch
• Eigen

Construction de modèle de réseau neuronal

Un modèle de réseau neuronal de base comprend une couche d'entrée, une couche cachée et une couche de sortie. Chaque couche est constituée de neurones qui appliquent des poids et des biais pour effectuer une transformation linéaire sur l'entrée. Les résultats sont ensuite transmis à une fonction d'activation telle que ReLU ou sigmoïde.

Formation des réseaux de neurones

Les réseaux de neurones sont entraînés via l'algorithme de rétropropagation. Ce processus implique :

1. Propagation vers l'avant : L'entrée traverse le modèle et la sortie est calculée.
2. Calculer la perte : Comparez la sortie du modèle avec la sortie attendue et calculez la valeur de la fonction de perte.
3. Rétropropagation : Calcule le gradient de la perte par rapport aux poids et aux biais.
4. Mettre à jour les poids : Mettre à jour les poids à l'aide de l'algorithme de descente de gradient pour minimiser les pertes.

Cas pratique : prévision du cours des actions

Considérons un cas pratique d'utilisation d'un modèle de réseau neuronal pour prédire le cours des actions. Voici comment procéder :

#include <eigen3/Eigen/Dense>
#include <iostream>

using namespace Eigen;

int main() {
    // 定义输入数据
    MatrixXd inputs = MatrixXd::Random(100, 10);

    // 定义输出数据
    MatrixXd outputs = MatrixXd::Random(100, 1);

    // 创建和训练神经网络
    NeuralNetwork network;
    network.AddLayer(10, "relu");
    network.AddLayer(1, "linear");
    network.Train(inputs, outputs);

    // 预测新股票价格
    MatrixXd newInput = MatrixXd::Random(1, 10);
    MatrixXd prediction = network.Predict(newInput);

    std::cout << "Predicted stock price: " << prediction << std::endl;

    return 0;
}

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